チュートリアル: SQL Server データで RevoScaleR R 関数を使用する
適用対象: 
SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョン
このマルチパート チュートリアル シリーズでは、データ サイエンスに関連するタスク用のさまざまな RevoScaleR 関数について紹介します。 プロセスでは、リモートのコンピューティング コンテキストを作成する方法、ローカルとリモートのコンピューティング コンテキスト間でデータを移動する方法、およびリモート SQL サーバー上で R コードを実行する方法について説明します。 また、ローカルとリモート サーバー上の両方でデータを分析してプロットする方法と、モデルを作成して配置する方法についても説明します。
RevoScaleR は、データ サイエンスと機械学習のワークロードの分散および並列処理を提供する Microsoft R パッケージです。 SQL Server での R 開発の場合、RevoScaleR は最も重要な組み込みパッケージの 1 つで、データ ソース オブジェクトを作成するための機能、コンピューティング コンテキストの設定、パッケージの管理、および最も重要なこととして、インポートから視覚化および分析まで、データをエンドツーエンドで操作する機能を備えています。 SQL Server の Machine Learning アルゴリズムは、RevoScaleR データ ソースに依存しています。 RevoScaleR の重要性を考えると、その関数を呼び出すタイミングと方法を把握することは、重要なスキルと言えます。
前提条件
R 機能付きの SQL Server Machine Learning Services、または SQL Server R Services (データベース内)
データベース権限と SQL Server データベース ユーザー ログイン
R に付属する RStudio や組み込みの RGUI ツールなどの IDE
ローカルとリモートの両方のコンピューティング コンテキストを切り替えるには、2 つのシステムが必要です。 ローカルは、通常、データ サイエンス ワークロードのための十分なパワーを備えた開発ワークステーションです。 この場合、リモートは R 機能が有効になっている SQL Server です。
コンピューティング コンテキストの切り替えは、ローカルとリモートの両方のシステムに同じバージョン RevoScaleR があることを前提としています。 ローカル ワークステーションでは、Microsoft R Client のインストールによって、RevoScaleR パッケージと関連するプロバイダーを取得できます。
クライアントとサーバーを同じコンピューターに配置する必要がある場合は、"リモート" クライアントから R スクリプトを送信するために、Microsoft R ライブラリの 2 つ目のセットを必ずインストールしてください。 SQL Server インスタンスのプログラム ファイルにインストールされている R ライブラリは使用しないでください。 具体的には、1 台のコンピューターを使用している場合は、クライアントとサーバーの操作をサポートするために、次の両方の場所に RevoScaleR ライブラリが必要です。
- C:\Program Files\Microsoft\R Client\R_SERVER\library\RevoScaleR
- C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL14.MSSQLSERVER\R_SERVICES\library\RevoScaleR
クライアントの構成手順については、R 開発用にデータ サイエンス クライアントを設定するに関するページを参照してください。
R 開発ツール
R 開発者は、R コードの作成およびデバッグに、通常 IDE を使用します。 いくつかの推奨事項を次に示します。
R Tools for Visual Studio (RTVS) は、Microsoft R に対して Intellisense、デバッグ、およびサポートを提供する無料プラグインです。これは、SQL Server Machine Learning Services と一緒に使用することができます。 ダウンロードするには、「 R Tools for Visual Studio」を参照してください。
RStudio は R 開発用の最も一般的な環境の 1 つです。 詳細については、「https://www.rstudio.com/products/RStudio/」を参照してください。
R を SQL Server または R クライアントにインストールするとき、既定では、基本の R ツール (R.exe、RTerm.exe、RScripts.exe) もインストールされます。 IDE をインストールしない場合は、組み込みの R ツールを使用して、このチュートリアルでコードを実行できます。
ローカル コンピューターとリモート コンピューターの両方で RevoScaleR が必要であることを思い起こしてください。 Microsoft R ライブラリがない RStudio の汎用インストールまたは他の環境を使用するこのチュートリアルを完了することはできません。 詳しくは、「 データ サイエンス クライアントのセットアップ」を参照してください。
タスクの概要
- 最初に、CSV ファイルまたは XDF ファイルからデータを取得します。 RevoScaleR パッケージの関数を使用して、データを SQL Server にインポートします。
- モデルのトレーニングとスコアリングは、SQL Server のコンピューティング コンテキストを使用して実行されます。
- スコアリングの結果を保存するために、RevoScaleR 関数を使用して新しい SQL Server テーブルを作成します。
- サーバーとローカル両方のコンピューティング コンテキストで、プロットを作成します。
- SQL Server インスタンスで R を実行して、SQL Server データベースのデータでモデルをトレーニングします。
- データのサブセットを抽出し、ローカル ワークステーションでの分析で再利用できるように、それを XDF ファイルとして保存します。
- SQL Server データベースへの ODBC 接続を開くことで、スコアリング用の新しいデータを取得します。 スコアリングはローカル ワークステーションで実行されます。
- カスタム R 関数を作成し、それをサーバー コンピューティング コンテキストで実行してシミュレーションを実行します。